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基于单目摄像头的静态手势识别方法研究

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基于单目摄像头的静态手势识别方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第10-19页
    1.1 研究背景及意义第10-15页
    1.2 手势识别国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 手势识别国内研究现状第16页
        1.2.2 手势识别国外研究现状第16-17页
    1.3 论文主要研究工作与章节安排第17-19页
第2章 相关技术基础第19-32页
    2.1 传统手势识别相关技术第19-27页
        2.1.1 概述第19页
        2.1.2 图像预处理第19-20页
        2.1.3 手势检测第20-23页
        2.1.4 特征提取第23-26页
        2.1.5 手势识别第26-27页
    2.2 卷积神经网络相关技术第27-31页
        2.2.1 卷积层第27-28页
        2.2.2 池化层第28-29页
        2.2.3 全连接层第29页
        2.2.4 激活函数第29-30页
        2.2.5 损失函数第30-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第3章 结合肤色检测和卷积神经网络的高精度手势图像识别算法第32-44页
    3.1 概述第32页
    3.2 数据采集第32页
    3.3 肤色检测第32-39页
        3.3.1 颜色空间的选择第33页
        3.3.2 判断依据选择第33-35页
        3.3.3 OTSU算法第35-37页
        3.3.4 实验验证及对比第37-39页
    3.4 卷积神经网络模型搭建第39-40页
        3.4.1 LeNet-5 模型第39-40页
        3.4.2 模型搭建第40页
    3.5 实验验证及分析第40-43页
        3.5.1 实验环境第40页
        3.5.2 模型训练第40-43页
        3.5.3 模型测试第43页
    3.6 本章小结第43-44页
第4章 基于SSD改进的室内实时手势图像识别算法第44-56页
    4.1 概述第44页
    4.2 SSD模型第44-48页
        4.2.1 默认框机制第45-46页
        4.2.2 匹配原则第46页
        4.2.3 目标损失函数第46-47页
        4.2.4 难分样本挖掘第47-48页
    4.3 MobileNet与 VGG16 的对比第48-49页
        4.3.1 性能对比第48页
        4.3.2 特征层的对比第48-49页
    4.4 改进的SSD第49-52页
        4.4.1 改进的MobileNet第50页
        4.4.2 特征融合第50-52页
        4.4.3 改进的SSD网络结构第52页
    4.5 实验结果与分析第52-55页
        4.5.1 数据集第52-53页
        4.5.2 实验环境第53页
        4.5.3 实验及结果分析第53-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第5章 用于移动端的轻量级手势图像识别模型Gr-Net第56-70页
    5.1 概述第56页
    5.2 MobileNet模型第56-59页
        5.2.1 深度可分离卷积第56-57页
        5.2.2 网络结构第57-59页
    5.3 ShuffleNet模型第59-62页
        5.3.1 组卷积第59-60页
        5.3.2 通道混洗第60-61页
        5.3.3 网络结构第61-62页
    5.4 改进方案第62-64页
        5.4.1 改进思路第62页
        5.4.2 改进内容第62页
        5.4.3 模型搭建第62-64页
    5.5 模型训练与测试第64-69页
        5.5.1 数据集第64-65页
        5.5.2 实验环境第65页
        5.5.3 模型训练第65-68页
        5.5.4 模型测试第68-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
    6.1 总结第70-71页
    6.2 展望第71-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
附录 攻读硕士学位期间研究成果第78页

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